查看模型输入
选择输入前读取模型资料与字段定义。
/oo BigML: 读取 BigML 模型[模型 ID],整理返回的字段定义,确认预测数据需要的输入。
将提示词复制到已安装 oo Skill 的 Agent,补充页面链接和原始笔记后执行。
选择输入前读取模型资料与字段定义。
/oo BigML: 读取 BigML 模型[模型 ID],整理返回的字段定义,确认预测数据需要的输入。
向现有模型提交指定数据并查看完成结果。
/oo BigML: 使用 BigML 模型[模型 ID],以[匹配模型字段的 JSON 对象]创建预测。按返回的预测 ID 读取,直到状态完成或报告错误,再整理返回的预测。
在 Agent 中配置 oo CLI 和 oo Skill。
安装 OOMOL →连接 BigML API key 与用户名。
连接 BigML →使用 /oo,说明要读取的页面、修改的内容和保存位置。
连接指南 →选择你的 Agent
这个连接读取现有 BigML 模型,并创建、读取、列出或删除预测。预测由所选 BigML 模型执行。
列出有权访问的模型并查看字段资料。
用指定数据创建预测,读取处理状态与结果。
列出现有的 BigML 监督模型,包含凭据安全的分页元数据和紧凑的状态详情。
bigml.list_models 检索紧凑的 BigML 模型元数据和构建预测输入所需的字段定义。
bigml.get_model 对现有 BigML 模型提交 JSON 预测,并返回预测资源以供轮询。
bigml.create_prediction 检索一个 BigML 预测资源的当前状态和结果,用于异步轮询。
bigml.get_prediction 列出存储的 BigML 预测资源,包含规范化状态和凭据安全的分页元数据。
bigml.list_predictions 永久删除一个存储的 BigML 预测资源。
bigml.delete_prediction 没有匹配的工具。
先查看现有模型,再用其字段标识或支持的字段名称提供 JSON 对象,并填写对应数值。
创建操作返回带状态的预测资源,处理完成后再次读取该资源获取结果。
这些操作使用现有模型并管理预测,这个连接不包含模型训练。
管理 OOMOL 可以使用哪些可选存储。你随时可以在页脚重新修改这些选择。